基于小波变换和支持向量机的遥感图像目标检测研究

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1、分类号学号2004612710011学校代码10487密级硕士学位论文基于小波变换和支持向量机的遥感图像目标检测研究学位申请人徐：科学科专业：系统分析与集成指导教师：周建中教授易善桢教授答辩日期：2007.3.2ThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofScienceRecognitionofRemoteSensingTargetBasedonWaveletTransformandSupportVectorMachineResearch

2、Candidate:XuKeMajor:SystemAnalysisandIntegrationSupervisor:Prof.ZhouJianzhongProf.YiShanzhenHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMarch,2007独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文

3、中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文摘

4、要遥感对地观测技术是关系到国家安全和国民经济可持续发展的重要技术，特别是，高分辨率遥感图像的出现，使得人们能够在更小的空间尺度上对地表的目标进行分析研究。高分辨率遥感图像目标识别，无论是在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用。小波分析，被誉为“数学显微镜”，具有多分辨率、多比例尺和方向选择性的特点，在信号处理等方面得到了广泛的应用。该研究用小波变换结合灰度共生矩阵法提取样本图像特征。支持向量机是国际上机器学习领域新的研究热点，是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的通用学习算法，能够较好的解决小样本学习问题。该研究将支持向量机引入到遥感图

5、像目标检测识别中，期望探索一种新的遥感图像目标识别的有效途径。该研究首先建立了基于支持向量机的分类器模型，用Brodatz自然纹理图像作为测试数据，对模型的惩罚系数和核函数选取进行了分析研究，并将小波函数引入到核函数改造这一开放问题中，探讨了通过改善核函数，提高支持向量机分类器的识别准确率；其次，将支持向量机分类的思想运用到图像目标检测识别问题中，建立了遥感图像目标检测识别模型，通过调整模型参数设置，实现了能够快速地、有效地检测到目标在图像中的区域块；然后针对这些检测到的可能存在目标的疑似区域，提取更多的样本特征信息，进行二次目标检测识别，

6、因此能够更准确的检测到目标，提高目标检测识别的时间效率和准确率。关键词：支持向量机小波变换遥感图像纹理I华中科技大学硕士学位论文AbstractRemotesensingtechniqueusedforearthobservationisthekeytechniquerelatedtonationalsecurityandeconomicsustainabledevelopment,especially,theemergenceofhigh-resolutionremotesensingimagemakesitpossibleforpeop

7、letoscaleandanalyzethesurfacetargetinasmallscale.Thetargetrecognitionofhigh-resolutionremotesensingimageiswidelyusedbothinthemilitaryandcivilianfields.Waveletanalysis,knownas"mathematicalmicroscope,"withmulti-resolution,multi-scaleanddirectionselectivitycharacteristics,has

8、beenwidelyusedinsignalprocessing.Inthisthesis,WaveletTransformandGrayco-occurrencematrixs